12.30 求一个重要的广义积分
12.30 积分的极限
\(f\in C[0,+\infty)\), Proof: \(\displaystyle \lim_{a\rightarrow0^+}\int_0^{1/a}f(ax)e^{-x}dx=f(0)\).
Consider
By the continuity, we have
For \(x\in (0,\delta/a)\),
For \(x\in (\delta/a,1/a)\), \(f(ax)\) is bounded,
We expect that \(Me^{-\delta/a}<\varepsilon\), Let \(\delta'=\dfrac{\delta}{\ln(M/\varepsilon)}\), when \(a\in(0,\delta')\) we have
As for any \(\varepsilon >0\) we can find \(\delta'=\dfrac{\delta}{\ln(M/\varepsilon)}\) , when \(a\in(0,\delta')\) we have \(|\displaystyle \int_0^{1/a}(f(ax)-f(0))e^{-x}dx|<2\varepsilon\),
we proved that \(J=0\).
And we know \(\displaystyle \lim_{a\rightarrow0^+}\int_0^{1/a}f(0)e^{-x}dx=f(0)\), which deduced that \(\displaystyle \lim_{a\rightarrow0^+}\int_0^{1/a}f(ax)e^{-x}dx=f(0)\).
12.17 导数
证明 \(f(x)=\ln(x^2)-x^2/e^2\) 的两零点之和大于 \(2e\).
求导可知 \(x_1<e,x_2>e\).
构造 \(h(x)=f(x)-1+\dfrac{2(x-e)^2}{e^2}\),立刻知 \(h'(x)\ge 0\) 且 \(h(e)=0\).
所以 \(h(e(1-\dfrac{\sqrt2} 2))<0,h(e(1+\dfrac{\sqrt2} 2))>0\).
代入即:\(f(e(1-\dfrac{\sqrt2} 2))<0,f(e(1+\dfrac{\sqrt2} 2))>0\).
依据 \(f\) 的单调性可得,\(x_1>e(1-\dfrac{\sqrt2} 2),x_2>e(1+\dfrac{\sqrt2} 2)\),也就是 \(x_1+x_2>2e\).
11.24 特征值的重数
设方阵 \(A\) 的特征多项式 \(f_A(x)=\prod_{i=1}^s (x-\lambda_i)^{n_i}\).
\(n_i\) 记做特征值 \(\lambda_i\) 的代数重数;
\(A\) 的极小多项式 \(m(x)=\prod_{i=1}^s (x-\lambda_i)^{r_i} (1\le r_i\le n_i)\).
记 \(g_i\) 为特征值 \(\lambda_i\) 诱导的特征子空间维数,换句话说,即 \((\lambda I-A)x=0\) 的解空间大小,为几何重数。
将 \(A\) 化 Jordan 标准型,\(A=P^{-1}JP\),由 Jordan 块优秀的性质可知:
- \(n_i\) 表示对角线上 \(\lambda_i\) 出现的次数.
- \(r_i\) 表示特征值为 \(\lambda_i\) 的最大 Jordan 块的大小,因为至少需要 \(r_i\) 次操作其才能变为 0.
- \(g_i\) 表示特征值为 \(\lambda_i\) 的 Jordan 块总数,因为每个 Jordan 块对应唯一的特征向量,且两两不同.
\(g_i\le n_i\)。或者更确切的,\(g_i\le n_i-r_i+1\)。
\(A\) 是可对角化的 \(\iff\) \(r_i=1(1\le i\le s)\).
11.24 取整函数的初等解析式
高斯取整函数在整点明显是不连续的,但除去这些至多可数个暇点,可以利用周期性构造表达式:
\[f(x)=\dfrac{\arctan(\cot \pi x)}{\pi}-\dfrac12+x \]
那么形式类似如此的表达式也是可积的(根据定义),这启发我们:求定积分时可以考察其图像的特殊性质。
11.22 证明不等关系
证明当 \(0<p\le 1\) 时,对任意的非负实数 \(a,b\) 成立 \(|a^p-b^p|\le |a-b|^p\).
对待正不等式齐次化处理后等价于证明 \(\sqrt[p]{t^p-1}\le t-1\),下证 \(f(x)=\sqrt[x]{t^x-1}\) 在 \((0,1)\) 上是单调递增的,这容易转化为证明函数 \(h(\lambda)=\dfrac{\ln(\lambda-1)}{\ln \lambda}\) 在 \((1,+\infty)\) 上是单调递增的,借助导数这是容易的,因为 \(\ln x\ge 1-\dfrac1x\).
11.20 等幂和;证明牛顿公式(对称多项式)
\(a_1,\cdots,a_n\) 给定,分析等幂和 \(s_k=\sum_{i=1}^n a_i^k\) 的递推关系和求解方法。
可利用生成函数,写出 \(s_k\) 的生成函数为
\[S(x)=\sum_{j=0}^\infty \sum_{i=1}^n a_i^j x^j=\sum_{i=1}^n \dfrac1{1-a_ix}\\ =\dfrac{\sum_{j=1}^n \prod_{i\ne j} (1-a_ix)}{\prod_{i=1}^n (1-a_ix)}\\ =\dfrac{g(x)}{f(x)} \implies g(x)=f(x)S(x) \quad (*)\]其中,\([x^i]f(x)=(-1)^i \sigma_i\),\(\sigma_i\) 表示 \((a_1,\cdots,a_n)\) 生成所有的 \(i\) 次对称多项式之和;另一方面,可以通过组合意义观察到并证明出:
\[[x^j]g(x)=(n-j)[x^j]f(x) \]比较 \((*)\) 两侧 \(x^k\) 的系数,可以得到 \(s_k\) 关于 \(s_j(0\le j\le k-1)\) 和系数 \(\sigma_i(1\le i\le n)\) 的递推关系,这便是牛顿公式,具体形式不再赘述。
若要计算所有的 \(s_k(0\le k\le m)\),用分治多项式卷积和多项式乘法逆计算上述生成函数即可。